基于YOLOv5+PySide6的火灾火情火焰检测系统设计深度学习

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效果展示：

​数据集在下载的文件夹：yolov5-5.0\VOCData\images

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设计总说明

在众多火灾事故中，及时发现火情和烟雾是防止火灾蔓延和减少人员伤亡的关键。目前，火情烟雾的检测主要依赖于人工巡查和传统的烟雾探测器，这些方法存在一定的局限性，如检测范围有限、响应速度慢等。随着深度学习和目标检测技术的进步，基于深度学习的智能火情烟雾检测系统成为了一种有效的解决方案。本研究旨在设计并实现一个基于YOLOv5模型的火情烟雾检测系统，以提高火灾检测的准确性和实时性，从而更好地保障人们的生命财产安全。

本设计的核心目标是提高检测系统的准确性和实时性。准确性要求系统能够准确识别火情和烟雾，减少误报；实时性则要求系统能够快速响应并提供检测结果。设计原则是在确保准确性的基础上，优化算法以实现快速检测。考虑到实际应用中可能存在的环境干扰和操作便捷性，本设计将对算法进行针对性优化，并设计直观的用户界面。

本设计的具体步骤如下：

(1) 数据采集：构建一个包含多种火情和烟雾场景的数据集，该数据集将结合公开的火灾图像数据集和实地拍摄的烟雾图像。

(2) 数据标注：使用图像标注工具对数据集中的火源、烟雾等关键元素进行精确标注，并进行必要的数据预处理。

(3) 模型训练：基于YOLOv5框架，对模型进行训练，并采用优化算法进行参数调整，以提高模型性能。

(4) 分析改进：根据火情烟雾的特点，对YOLOv5模型进行改进，如引入数据增强技术和注意力机制，以提高模型对小目标和低对比度目标的检测能力。

(5) 实验验证：在不同环境下对模型进行测试，评估其准确性和实时性。同时，开发基于PySide6的用户界面，以便用户直观地监控和操作。

本设计最终实现了一个基于YOLOv5的火情烟雾检测系统，该系统在准确性和实时性方面表现出色。实验结果显示，经过改进的模型在保持实时性的同时，提高了对火情和烟雾的检测精度。与原始YOLOv5模型相比，改进后的模型在小目标和复杂背景下的检测性能有显著提升，能够有效地辅助火灾预防和早期响应。此外，本设计还考虑了实际应用中的干扰因素，增强了系统的鲁棒性和稳定性。

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YOLOv5网络结构

如图为 YOLOv5s_5.0模型的网络结构，其中图像输入大小为固定的640×640×3。在模型架构中，左侧的Backbone采用CSPDarknet53网络作为骨干网络。Neck则在Backbone的输出基础上，增加了SPP(Spatial Pyramid Pooling)和PAN(Path Aggregation Network)两种结构，进一步提取高级别的特征信息，其中SPP用于引入不同比例的感受野，PAN用于跨层级的特征融合。右侧的Head则计算网络输出，其中预测分类使用全连接层进行实现，预测边界框和预测掩码则是通过卷积层生成对应的预测结果。总之，该模型采用了现代目标检测算法中常见的设计，通过使用特征金字塔或PAN将不同尺度的特征进行融合，从而提高模型的检测性能。

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YOLOv5检测流程

如图所示为YOLO算法的整体检测流程。首先，将输入图像分成S×S个网格，每个网格负责中心落在该网格的目标物体，接着预测B个边界框。对于每个网格而言，其预测的边界框可能与其他多个网格预测的边界框重叠，因此需要进行非极大值抑制(NMS)，去除重复的结果，最终输出所有具有高置信度的边界框，作为检测结果。

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本章首先对数据集和YOLOv5模型进行了分析，虽然YOLOv5是一种性能优异的通用目标检测算法，但在特定数据集上，其可能存在着一些问题，例如目标数量不均衡、目标过小等。这些问题可能会影响模型在该数据集上的检测效果和性能表现。为了解决这些问题，本章基于分析，提出了相关的改进措施。

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PySide6可视化操作界面源码：

import sys
import cv2
import torch
from PySide6.QtWidgets import QMainWindow, QApplication, QFileDialog
from PySide6.QtGui import QPixmap, QImage
from PySide6.QtCore import QTimer
from main_window import Ui_MainWindow

def convert2QImage(img):
    height, width, channel = img.shape
    return QImage(img, width, height, width * channel, QImage.Format_RGB888)

class MainWindow(QMainWindow, Ui_MainWindow):
    def __init__(self):
        super(MainWindow, self).__init__()
        self.setupUi(self)
        self.model = torch.hub.load('C:/Users/pc/Desktop/yolov5-5.0', 'custom', 'runs/train/exp2/weights/best.pt', source='local')
        self.timer = QTimer()
        self.timer.setInterval(10)
        self.video = None
        self.bind_slots()

    def bind_slots(self):
        self.imgButton.clicked.connect(self.open_image)
        self.videoButton.clicked.connect(self.open_video)
        self.timer.timeout.connect(self.video_pred)

    def image_pred(self, file_path):
        results = self.model(file_path)
        image = results.render()[0]
        return convert2QImage(image)

    def open_image(self):
        self.timer.stop()
        file_path = QFileDialog.getOpenFileName(self, dir="VOCData/images", filter="*.jpg;*.png;*jpeg")
        if file_path[0]:
            file_path = file_path[0]
            qimage = self.image_pred(file_path)
            self.input.setPixmap(QPixmap(file_path))
            self.output.setPixmap(QPixmap.fromImage(qimage))

    def open_video(self):
        file_path = QFileDialog.getOpenFileName(self, dir="C:/Users/pc/Desktop", filter="*.mp4")
        if file_path[0]:
            file_path = file_path[0]
            self.video = cv2.VideoCapture(file_path)
            self.timer.start()

    def video_pred(self):
        ret, frame = self.video.read()
        if not ret:
            self.timer.stop()
        else:
            frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            self.input.setPixmap(QPixmap.fromImage(convert2QImage(frame)))
            results = self.model(frame)
            image = results.render()[0]
            self.output.setPixmap(QPixmap.fromImage(convert2QImage(image)))

if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)
    window = MainWindow()
    window.show()
    app.exec()